OpenLoong_的博客

OpenLoong开源社区受邀参与此次交流，首次系统性地将开源人形机器人全栈体系带入基础教育场景，与基础教育群体进行了一次面对面的交流，观察真实教育需求，完成了一次从技术生态到教学需求的面对面“校准”。这场研讨会的价值，在于它清晰地展示了一个认知跃迁的过程：学生从最初的“好奇观看者”，转变为“积极操控者”，最终迈向“初步理解者”，对于大多数人而言，完成从“看到机器人”到“懂得机器人”的跨越，往往需要多年的专业学习，而开源生态的引入，像一座桥梁，将这一启蒙阶段大幅提前至中学甚至小学课堂。”徐毓泽博士总结道。

LET 数据集为 OpenLoong 带来了行业中极具代表性的一套结构化资源，为社区的开源生态补充了关键的真实世界数据资源，它的加入将推动行业在任务建模、技能学习与策略验证等方向展开更深入的研究，同时也为开发者提供了可用于性能验证的高质量样本。该数据集规模大、结构规范、场景丰富，具备突出的工程化与研究价值，将为国内人形机器人研发提供有力支撑，它的加入不仅体现了行业对统一数据规范与开源治理模式的认可，也标志着 OpenLoong 数据生态建设进入了新的阶段。，形成了结构清晰的任务体系。

OpenLoong征集活动火热进行中，我们收到了许多开发者的热情咨询。为了帮助大家更顺畅地参与，小Loong特意整理了大家提问最多的10个高频问题，并一一解答。

当基本运动稳定后，就可以开始拓展感知能力。NanoLoong以统一平台的思路打通了这一过程，通过软硬一体化设计、兼容多种算法范式、支持多模态扩展，并具备从演示到科研的平滑迁移能力，让初学者能够在同一硬件上完成控制基础训练，又为资深研究者保留了算法探索与跨领域融合的空间，从而真正实现了“一个平台，贯通入门到进阶”的目标。在算法上，它既能运行传统的、可解释的基线方法，比如逆运动学或全身控制，也能无缝接入强化学习和模仿学习，让开发者能够灵活地在不同范式之间切换，从而支持课程教学和研究实验的A/B对比。

在2025世界机器人大会的舞台上，江磊首席科学家系统分享了人形机器人产业的脉络、挑战与机遇，也再次强调了“开源”在产业落地中的关键作用。

2025年7月，OpenLoong 项目正式完成向开放原子开源基金会（以下简称“基金会”）的捐赠，成功成为其孵化期项目。

本数据集采用人形机器人具身智能训练数据集管理标准，明确不同来源、不同类型的数据结构和表示方法，并规范数据质量评价方法，有效解决多源异构数据格式不统一、质量层次不齐等问题，保障规模化数据集的高质量生产，同时为行业内的数据生产与管理提供了标准参考。，合计覆盖30余类高频任务类型，每类任务均配套详细自然语言描述、动作标签、场景信息、传感器及机器人硬件参数，并采用统一的数据处理与管控方法，对具身模型的泛化性提升具有极高的价值，满足深度学习、控制策略、语义理解等不同层次的建模需求。，并经过严格的质量控制与校验。